Penerapan K-NN (K-Nearest Neighbors) Pada Sistem Pakar Diagnosa Gejala Stunting Pada Balita Menggunakan Naïve Bayes Classifier - Mayang Fitrylia Azis; Yampi R Kaesmetan (Sistematis, 2024)
Kurangnya asupan gizi pada 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK) anak dapat memberikan dampak serius pada perkembangan fisik dan kognitif. Stunting adalah gangguan pertumbuhan fisik pada anak di bawah usia lima tahun yang ditandai dengan penurunan kecepatan pertumbuhan akibat ketidakseimbangan gizi. Presentasi angka stunting di NTT pada tahun 2023 mencapai 15,7% atau sekitar 67.538 anak, dengan Kabupaten Kupang mencatat 16,2% atau sekitar 4.899 anak mengalami stunting. Faktor ekonomi, pola asuh, riwayat infeksi, dan pengetahuan orang tua menjadi kontributor utama terhadap kondisi ini. Berdasarkan permasalahan tersebut, penerapan sistem pakar berbasis web dengan K-Nearest Neighbors (K-NN) sebagai pra-proses dan Naive Bayes Classifier sebagai klasifikasi akhir merupakan solusi potensial untuk diagnosis stunting pada balita. K-NN digunakan untuk mengelompokkan data gejala berdasarkan kemiripan karakteristik, mengidentifikasi pola terkait stunting. Kemudian, Naive Bayes Classifier menentukan diagnosis akhir melalui analisis probabilistik dari gejala yang telah diidentifikasi. Dari hasil perancangan, pengujian sistem serta evaluasi pengujian metode K-NN dan Naïve Bayes Classifier, sistem menunjukkan performa yang cukup baik dengan tingkat sensitivitas 88% dan spesifisitas 100%. Nilai True Positive sebanyak 15, True Negative sebanyak 3, False Positive sebanyak 2, dan False Negative sebanyak 0, maka diperoleh akurasi dengan confusion matrix sebesar 90% dari 20 data kasus stunting. Performa tersebut menunjukkan bahwa kedua metode ini sangat cocok untuk sistem diagnosa gejala stunting, karena terbukti mampu menyediakan diagnosa yang cepat dan akurat dalam mendeteksi dan memberikan solusi untuk menurunkan prevalensi stunting di Kabupaten Kupang.